协同过滤相关论文
推荐系统作为处理信息爆炸的一种重要技术手段,可以帮助用户于繁杂的信息中,快速获取所需信息。结合当下5G技术快速实施、边云协同......
在当今社会,人们的生活水平在不断提高,又处在信息发展迅速的时代,人们生活中的很多行为习惯都被数据化。在这个信息超负荷的时代,......
随着高校招生规模的不断扩大，教师对学生学习掌握情况的全面了解变得更加困难，为更好地掌握学生的学习情况，降低学生的不及格率，学生成......
借助协同过滤算法，使图书馆能够充分利用读者历史行为数据为读者提供个性化服务。在基于用户属性特征与评分的协同过滤推荐算法中，较......
亲子旅游是包含家长和儿童在内的旅游形式,往往以家庭整体出游为主,达到开阔视野、放松身心、启蒙心智和促进情感交流的目的。但是......
协同过滤（CF）算法基于物品之间或用户之间的相似度实现个性化推荐，然而数据稀疏性一直是CF面临的挑战之一。针对用户-物品评分稀疏问......
随着中国经济的发展以及人们生活水平的提高,人们对住房的需求与日俱增。每年从学校毕业的大量应届毕业生,更是增加住房压力的主力......
【目的】从海洋平台数据中过滤出用户需要的信息,并及时准确地推荐给用户。【方法】通过基于内容的推荐算法和基于物品的协同过滤......
基于用户和基于项目的协同过滤算法作用相似，结果却各有不同。为了明确两种算法的使用情景，按照相似度比较对象的不同，本文通过对协同......
为充分获取用户的个性化信息，提高推荐算法的准确性，提出一种融合注意力机制的自编码器推荐算法。算法首先针对数据中蕴含的低阶特征......
针对现有基于图神经网络的推荐算法面临过平滑问题，提出了一种基于深度图神经网络的协同过滤推荐算法Deep NGCF。该算法在图神经网......
【目的】在电子商务个性化推荐中考虑商品销售的时间动态性和序列模式问题,提高推荐效果。【方法】提出一种改进的个性化推荐算法:......
当前的图书管理系统采用条纹码的方式进行图书管理，不仅需要人工辅助，而且效率慢，无法大批量进行操作。为提升图书馆图书的借阅管理效......
随着社会生活的信息化、网络化,信息量的增加必然导致其中充斥着无用的垃圾内容,造成有效信息占比降低。为了解决在数据庞大、需求......
随着互联网的快速发展,我们已经进入“大数据”时代,每日产生的海量数据也让人们面临严峻的“信息过载”问题。推荐系统可以对用户......
网络教学的形式迅速发展，网络上各种学习资源的数量也在急剧膨胀，学生容易面临“信息过载”的问题亟需解决。利用遗传算法与K-means......
随着互联网和移动计算等技术的发展,人们的在线行为产生了越来越多的数据,想要从海量数据中挑选出用户可能喜欢的物品,推荐系统不......
在互联网时代,人们获取餐饮信息的方式和手段越来越多元化,餐饮行业也得到飞速发展的机会。美食广场作为餐饮的一种聚合体,拥有大......
随着互联网技术的发展,英语词汇学习资源越来越丰富,学习者的学习方式也越来越智能化。资源的快速增长使学习者的个性化学习面临挑......
个性化推荐已成为现代智能化服务中的重要技术，时间信息是影响个性化推荐效果的重要因素。然而现有基于网络表示学习的个性化推荐方......
近些年人工智能技术的突飞猛进让整个世界的科技都在快速的进步。而人工智能领域下的推荐系统领域,正在急速发展且影响着身边的每......
首先介绍了基于电影类型偏好特征的推荐算法的实现过程，分析了用户特征与电影评分之间的关联，同时根据用户偏好关系和电影与电影类型......
随着近几年国家发展职业化教育，大力提倡课程教学逐步从经验教学向精准教学转变，因此对于教学过程成绩的分析加以应用的需求日益迫切......
针对传统视频混合推荐算法中视频推荐响应时间较长、混合推荐效果较差的问题，设计基于深度神经网络与协同过滤的视频混合推荐算法。......
由于科技的发展，协同过滤算法也在不断优化。上述算法在个性化推荐系统的设计中较为常用，其当前存在最大的问题就是数据稀疏。结合基......
随着全球科技的迅猛发展,全球已经进入了互联网时代,同时我国也迎来了信息时代。互联网时代的到来正在慢慢地影响着大家以往的生活......
为了满足军事人员关键信息需求，以及提高用户获取信息的效率，研究了基于用户画像的军事信息推荐方法。首先，构建了以人格特征、决策风......
随着时代的发展，越来越多的年轻人把电影当成解压的一种方式。但当前视频软件一般只推荐热度高、最新上映和评分较高的电影，不一定适......
传统的协同过滤推荐算法在进行相似度计算时主要考虑用户对物品的评分，通过评分获取用户之间的相似度，缺少对用户兴趣相似度的考虑，同......
为进一步提高QoS预测准确率，提出一种基于混合聚类优化协同过滤的Web服务推荐方法。采用一种新的混合聚类算法替代传统的top-k算法，......
随着互联网的发展,大数据的到来,传统的音乐行业受到了很大的冲击,原有的音乐数字化给人们生活带来了极大的便利。随着数字音乐的......
为解决目前存在的云声乐学习需(求，同时提供便捷、经济、个性化的服务，介绍了一项云声乐教学平台。在该应用背景下，描述了通过Scrapy......
近年来,随着互联网技术高速发展的同时也带动了电子商务平台的快速崛起。在电子商务平台中个性化推荐系统是电子商务平台的一个重......
文章运用深度学习算法中的卷积神经网络，利用MovieLens数据集，实现了基于协同过滤的影片推荐系统。系统运行表明，该方法实现的推荐系......
互联网的发展使得人们获取信息的方式变得丰富多样,但与此同时产生了信息过载等一系列问题,如何在海量信息中提取到用户需要且感兴......
个性化推荐系统在缓解信息过载方面发挥着举足轻重的作用,其中协同过滤是应用最广泛、最成功的方法之一。目前基于深度学习的协同......
用户在电影网站观看电影时，大多数电影网站给用户推荐的电影会出现单一化的问题，导致用户在寻找心仪的电影和尝试观看其他电影时较为......
近年来,电商平台的迅猛发展引领了大众消费方式的升级变革,使得购物方式更加便捷化,但电商平台在方便购物的同时,同样也存在一些问......
随着互联网技术的飞速发展,互联网上的信息量呈爆炸式增长。因此,对于每个用户来说,很难在如此庞大的数据中找到他们真正感兴趣的......
[目的/意义]基于近邻用户的协同过滤推荐作为推荐系统应用最广泛的算法之一，受数据稀疏和计算可扩展问题影响，推荐效果不尽如人意。[......
个性化试题推荐是智慧教育领域的热点研究方向之一。目前,将认知诊断方法与深度学习方法融合应用于个性化试题推荐可以达到较好的......
首先从开发优势与应用原理两个角度阐述数据挖掘技术，进一步分析如今可用的数据挖掘算法；同时，提出一种优化改进的Apriori算法。该算......
伴随着互联网技术的快速发展、网络信息资源的爆炸式增长,人类进入了大数据时代。如今,日趋严重的信息过载问题造成了用户难以准确......
传统的推荐方法利用用户-项目评分矩阵来计算相似度,进行推荐任务,但由于不能充分地利用用户-项目信息,会使得推荐效果不佳。基于......
信息检索系统帮助用户根据用户的搜索请求从大型知识库中查找相关信息。随着信息的海量增长,信息检索的问题引起了业界和学界的重......
针对个性化协同过滤推荐方法对商品推荐的准确率不高的问题，提出一种考虑用户兴趣的协同滤波推荐方法。该方法的采用商品属性相似性......
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